图图的Python模块第一篇推送来啦！适合新手入门。之后的系列推送将常驻公众号对话框左下角 ，各位有什么Python学习心得和愿意开源的资料，欢迎投稿。
本文主要介绍如何安装python，pycharm，介绍python常用的包 适用于超级小白，希望大家入门愉快。
• Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。• Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：Web 和 Internet开发，科学计算和统计，人工智能，桌面界面开发，软件开发，后端开发，网络爬虫等等。
1 下载python 1 前往python官网下载 网址是 www.python.org，选择Downloads
2 选择下载的版本 （选择3.9为例 ， 注意：从Python2到Python3是一个大版本升级，有很多不向下兼容的差异，导致很多Python2的代码不能被Python3解释器运行）
2 安装python 1 下载完成直接点击运行 2 安装步骤 （1）勾选Add Python 3.6 to PATH是把Python的安装路径添加到系统环境变量的Path变量中（这样我们就少一步自己添加环境变量） （2）选择Install Now默认将pythone安装在C盘目录下 （3）选择Customize installation可自定义路径（我选这个）
安装成功我们就要安装PyCharm 啦， PyCharm是一款功能强大的 Python 编辑器，PyCharm是由JetBrains打造的一款Python IDE， 同时支持Google App Engine，PyCharm支持IronPython。这些功能在先进代码分析程序的支持下，使 PyCharm 成为 Python 专业开发人员和刚起步人员使用的有力工具。
所以接下来为大家介绍pycharm的安装及使用
3 安装并使用pycharm 1 pycharm官网下载 https://www.jetbrains.com/pycharm/
在打开的新界面中显示了可以下载如下PyCharm的两个版本，如图所示。
Professional：专业版，可以使用PyCharm的全部功能，但是收费。
Community：社区版，可以满足Python开发的大多数功能，完全免费。
并且在上方可以选择操作系统，PyCharm分别提供了Windows、macOS和Linux三大主流操作系统的下载版本，并且每种操作系统都分为专业版和社区版两种
2 下载完成后打开安装包 运行 3 next 4 选择安装路径 5 根据自己的电脑配置选择安装32位还是64位的pycharm 点击next后再点击install就安装好了
PyCharm安装成功
4 对Pycharm进行配置并运行代码 1 双击运行桌面上的Pycharm图标，进入下图界面 询问我们是否要导入先前的设置（默认为不导入）。因为我们是全新安装，所以这里直接点击“OK”按钮即可。接着 PyCharm 会让我们设置主题和代码编辑器的样式
2 进入后的界面如下： 3 单击“Create New Project”按钮 弹出“New Project”，点击location后面的三个点 ... 可以更改工程包的保存路径
4 点击Create。出现如下界面就表示正在创建了 5 创建工程包成功后点击File>New来创建第一个python文件 命名为hello world
将会自动生成py文件
6 创建成功 7.使用pycharm向世界说声'hello world！' print() 方法用于打印输出,是python中最常见的一个函数
在pycharm命令行窗口中输入print('hello world!') 单击右键，选择Run'hello world'，或者点击右上角的三角符号运行 运行成功 5 介绍Python常用的包 1 Numpy Numpy是使用Python进行科学计算的基础库，主要提供高性能的N维数组实现以及计算能力，还提供了和其它语言如C/C++集成的能力，此外还实现了一些基础的数学算法，如线性代数相关、傅里叶变换及随机数生成等。NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional array object）和 ufunc（universal function object）。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数
2 Matplotlib Matplotlib是python数据可视化工具包。是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。Matplotlib可以配合ipython shell使用，提供不亚于Matlab的绘图体验，总之用过了都说好。
3 Pandas: Python Data Analysis Library Pandas是基于NumPy和Matplotlib开发的，主要用于数据分析和数据可视化，它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像，特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制。有一本书《Python for Data Analysis》，作者是Pandas的主力开发，依次介绍了iPython, NumPy, Pandas里的相关功能，数据可视化，数据清洗和加工，时间数据处理等，案例包括金融股票数据挖掘等，相当不错。
4 Scrapy爬虫 Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
python常用的包将在之后的文章中具体介绍
作者：宇航 | 编辑：图图
